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问二级CFA (lavaan)智能测量的控制变量
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Stack Overflow用户

提问于 2021-02-15 11:16:11

回答 1查看 648关注 0票数 0

我正在拉瓦安做二级终审法院来测量智力。几个智力测试(底层)加载到因素(中等水平，例如工作记忆)，加载到一般因素(顶级，称为g因子)。我的代码如下所示：

model.IQ <- '
    att =~ V1 + V2 + V3 + V4 + V5 + V6 + V7 + V8
    ver =~ V9 + V10 + V11
    mem =~ V12 + V13
    wme =~ V14 + V15
    g =~ att + ver + mem + wme
'

现在我想把年龄和性别作为控制变量，但我不知道具体的方法。我假设我会用"~~“运算符来添加协变量，但是会把这些变量加到哪个变量上呢？只有"g"？还是去V1-V15？如果我将以下行添加到我的模型中，它就能工作，但这是否按预期工作呢？

V1 ~~ Age
V2 ~~ Age
...
V15 ~~ Age
V1 ~~ Gender
V2 ~~ Gender
...
V15 ~~ Gender

谢谢你的帮忙!

二级终审法院的例子：

r-lavaan

factor-analysis

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-02-19 14:33:11

对于性别，你应该多组验证性因素分析(MGCFA)，你的方法。我的建议是使用measurementInvariance()，例如：

measurementInvariance(model = model.IQ, data = your.data.frame, group = "gender")

对于分类变量，请使用measurementInvarianceCat()函数。请注意，这个函数是不推荐的，它可能会在将来消失。

对于年龄变量，我将使用一个模拟模型(Wang，& Wang，2012年)，其中使用age作为一般智力因素的预测器。模拟模型是指多指标多原因模型，其中多指标反映潜在变量/因素，多因素(观察预测因子)影响潜在变量/因素。您可以将年龄和性别(虚拟)结合在同一个模型中。

model.IQ_mimic <- '
    att =~ V1 + V2 + V3 + V4 + V5 + V6 + V7 + V8
    ver =~ V9 + V10 + V11
    mem =~ V12 + V13
    wme =~ V14 + V15
    g =~ att + ver + mem + wme
    
    g ~ age + gender'

然而，与模拟模型相比，MGCFA具有一些优点，因为MGCFA允许测试所有模型参数的测量不变性。但是，只有在使用定性变量时，才能继续使用MGCFA。由于样本大小要求较小，并且允许使用各种变量，模拟模型可能是有利的。

Wang，J，& Wang，X. (2012)。结构方程建模:使用Mplus的应用程序。约翰·威利和儿子。https://doi.org/10.4135/9781412956253.n563

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/66207044

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